Агенттердин кызматташтыгы татаал тапшырмаларды чечүү үчүн биргелешип иштеген бир нече AI агенттерин колдонот, ал эми бир моделди аткаруу баарын жалгыз өзү чечкен бир чоң тил моделине таянат. Ар бир ыкма ар кандай AI жумуш агымдары үчүн ой жүгүртүүнүн тереңдиги, масштабдалышы, баасы жана ишенимдүүлүгү боюнча айырмаланган күчтүү жактарына ээ.
Көп агенттүү жасалма интеллект архитектурасы, анда адистештирилген моделдер же куралдар татаал, көп баскычтуу маселелерди биргелешип чечүү үчүн координацияланат.
Бир чоң тил модели тышкы координациясыз өз алдынча киргизилген маалыматтарды иштетип, чыгарууларды жараткан жасалма интеллект ыкмасы.
| Мүмкүнчүлүк | Агенттин кызматташтыгы | Бир моделдүү аткаруу |
|---|---|---|
| Архитектура | Бир нече адистештирилген агенттер координациялайт | Бардык тапшырмаларды аткарган бирдиктүү модель |
| Тапшырманын татаалдыгы | Көп баскычтуу, татаал жумуш агымдарында мыкты | Бир кезектеги, көңүлдү топтогон тапшырмалар үчүн эң жакшы |
| Кечигүү | Агенттер аралык байланыштан улам жогору | Жалгыз жыйынтыктоочу өтмөк менен төмөн |
| Баасы | Жогорку (бир нече API чакыруулары же эсептөө) | Төмөнкү (бир моделди чакыруу) |
| Масштабдоо мүмкүнчүлүгү | Модулдук, жаңы агенттерди оңой кошо алат | Моделдин мүмкүнчүлүктөрү менен чектелген |
| Каталарды башкаруу | Агенттер бири-бирин текшерип жана оңдой алышат | Каталардын таралышы тышкы текшерүүлөрсүз жүрөт |
| Контекстти башкаруу | Агенттер арасында бөлүштүрүлгөн | Бир контексттик терезеде борборлоштурулган |
| Мүчүлүштүктөрдү оңдоо | Көптөгөн компоненттерден улам татаалыраак | Бир гана аткарууну трассалоо менен жөнөкөйлөштүрүлгөн |
| Эң жакшы колдонуу учурлары | Изилдөө, коддоо, көп куралдуу жумуш агымдары | Суроо-жооп, кыскача баяндама, чыгармачыл жазуу |
Агенттердин кызматташтыгы көйгөйлөрдү кошумча тапшырмаларга бөлүүнү талап кылганда жаркырайт. Бир агент теманы изилдеши мүмкүн, экинчиси жыйынтыктарды талдайт, ал эми үчүнчүсү натыйжаларды синтездейт. Бир моделди аткаруу пландаштырууну ички жактан башкарат, бирок тапшырмалар бир модел бир өтүүдө ой жүгүртүп көрө алгандан ашып кеткенде кыйынчылыктар жаралат. Куралдарды колдонууну, кодду аткарууну жана веб-издөөнү камтыган жумуш агымдары үчүн көп агенттик орнотуулар когнитивдик жүктү натыйжалуураак бөлүштүрөт.
HumanEval жана SWE-bench сыяктуу эталондор көп агенттүү системалар коддоо тапшырмаларында жогорку тактыкка жетише аларын көрсөтөт, анткени бир агент код жазат, ал эми экинчиси аны карап чыгат. Бирок, бир моделдер көбүнчө жөнөкөй эталондордо көп агенттин иштешине дал келет же ашып түшөт, анткени алар координация каталарынан качышат. Тактыктын айырмасы тапшырмалардын татаалдыгы менен кеңейип, изилдөөгө оор же көп баскычтуу маселелер үчүн кызматташууга артыкчылык берет.
Бир нече агенттерди иштетүү бир нече API чакырууларын билдирет, бул тез эле кошулуп калат. Бир моделдик ыкма бир суроо-талап үчүн азыраак чыгым алып келет, анткени сиз бир тыянак үчүн төлөйсүз. Бирок, агенттердин кызматташтыгы кээде жалпысынан үнөмдүү болушу мүмкүн, анткени адистештирилген агенттер бардык нерсе үчүн бир кымбат чек ара моделине таянгандын ордуна, тар тапшырмалар үчүн кичирээк, арзаныраак моделдерди колдоно алышат.
Бир моделди аткарууда орнотулган резервдик функция жок. Эгерде модель галлюцинация көрсө же ой жүгүртүү катасын кетирсе, аны кармоо үчүн экинчи жол жок. Көп агенттүү системалар бир агент экинчисинин чыгышын текшерип, галлюцинация көрсөткүчтөрүн азайткан текшерүү циклдерин ишке ашыра алат. Бул медициналык талдоо же каржылык изилдөөлөр сыяктуу жогорку коюмдуу колдонмолор үчүн кызматташууну бекемдейт.
Бир моделдүү тиркемени түзүү жөнөкөй: суроо жөнөтүңүз, жооп алыңыз. Агенттердин кызматташтыгы байланыш протоколдорун иштеп чыгууну, ролдордун аныктамаларын жана каталарды чечүүнү талап кылат. CrewAI жана AutoGen сыяктуу алкактар муну жөнөкөйлөштүрөт, бирок көп агенттүү системаларды мүчүлүштүктөрдү оңдоо кыйыныраак бойдон калууда, анткени каталар каалаган координациялык чекитте болушу мүмкүн. Бир моделдүү орнотуулар жөнөкөй байкоо жүргүзүүнү жана тезирээк итерацияны сунуштайт.
Бир моделге жаңы мүмкүнчүлүктөрдү кошуу кайра даярдоону же тактоону билдирет, бул кымбат жана жай. Агенттин кызматташтыгы менен сиз жаңы адистештирилген агентти башкаларга тийбестен туташтыра аласыз. Бул модулдук көп агенттик архитектураларды, айрыкча жумуш агымдары тез-тез өзгөрүп турган ишкана шарттарында, өнүгүп жаткан талаптарга көбүрөөк ыңгайлаштырат.
Көп агенттүү системалар ар дайым бир моделге караганда такыраак болот.
Сөзсүз эмес. Изилдөөлөр көрсөткөндөй, жөнөкөй тапшырмалар үчүн бир моделдер көп агенттик орнотууларга дал келет же аларды жеңет, анткени алар агенттердин ортосундагы координациянын ашыкча чыгымдарынан жана маалыматтын жоголушунан качышат. Көп агенттиктин артыкчылыктары, негизинен, татаал, көп баскычтуу маселелерде пайда болот.
Агенттин кызматташтыгы бир нече жасалма интеллект компанияларынын моделдеринин биргелешип иштешин билдирет.
Иш жүзүндө, көп агенттүү системалар көп учурда бардык агенттер үчүн бир эле негизги моделди (GPT-4 сыяктуу) колдонушат, ар бир агенттин ролун ар кандай системалык буйруктар аныктайт. "Кызматташуу" буйрук жана оркестрлештирүү деңгээлинде болот, сөзсүз түрдө ар кандай модель провайдерлеринин ортосунда эмес.
Бир моделди аткаруу куралдарды же тышкы APIлерди колдоно албайт.
Заманбап бир моделдүү орнотуулар функцияны чакыруу аркылуу куралдарды колдонууну дайыма камтыйт. Айырмасы, бир моделди аткаруу бир моделдин ой жүгүртүүсүнүн чегинде куралдарды тандоону жана чакырууларды иштетет, ал эми көп агенттүү системалар куралдарды колдонууну адистештирилген агенттерге өткөрүп бериши мүмкүн.
Көбүрөөк агенттер ар дайым жакшыраак иштөөнү билдирет.
Агенттерди кошуу натыйжаларды автоматтык түрдө жакшыртпайт. Начар иштелип чыккан көп агенттүү системалар байланыш чыгымдарынан, карама-каршы келген чыгыштардан жана каскаддык каталардан жапа чегиши мүмкүн. Натыйжалуу кызматташуу кылдат ролдук дизайнды жана так байланыш протоколдорун талап кылат.
Агенттердин кызматташтыгы - бул жаңы технология.
Көп агенттүү системалардын тамыры 1980-1990-жылдардагы эски жасалма интеллект изилдөөлөрүнө, анын ичинде бөлүштүрүлгөн жасалма интеллект жана кара такта системаларынан келип чыккан. Жаңылык - бул түшүнүктөрдү чоң тилдик моделдерге колдонуу, ал моделдер күчтүү ой жүгүртүү жөндөмүнө ээ болгондон кийин гана практикалык болуп калды.
Тапшырмаңыз бир нече кадамдарды камтыса, куралды колдонсо же текшерүүнү жана каталарды текшерүүнү талап кылса, агент менен кызматташууну тандаңыз. Жөнөкөй суроо-талаптар, аз кечигүү муктаждыктары үчүн же бюджеттик чектөөлөр минималдуу API чакырууларын жактаганда бир моделдик аткарууну тандаңыз. Азыр көптөгөн өндүрүш системалары эки ыкманы тең айкалыштырып, жөнөкөй суроо-талаптар үчүн бир моделди колдонушат жана татаал көйгөйлөр үчүн көп агенттик жумуш агымдарына өтүшөт.
CLIP киргизүүлөрү сүрөттөрдү жана текстти жалпы семантикалык мейкиндикте түшүнүү үчүн терең үйрөнүүнү колдонот, ал эми ачкыч сөздөргө негизделген сүрөттү издөө кол менен дайындалган тегдерди же айланасындагы текстти дал келтирүүгө негизделген. CLIP заманбап визуалдык издөө тапшырмалары үчүн алда канча чоң ийкемдүүлүктү жана тактыкты сунуштайт, ал эми ачкыч сөздөрдүн ыкмалары тар, жакшы тандалган контексттерде пайдалуу бойдон калууда.
DeepSeek V4 - бул кытайлык жасалма интеллект лабораториясынан чыккан ачык салмактагы чоң тил модели, ал эми GPT-4 классындагы моделдер OpenAIдин флагмандык жабык булактуу системаларына тиешелүү. Бул салыштыруу иштеп чыгуучуларга жана бизнеске акылдуулук менен тандоо жасоого жардам берүү үчүн алардын архитектурасын, мүмкүнчүлүктөрүн, баасын, жеткиликтүүлүгүн жана реалдуу дүйнөдөгү иштешин изилдейт.
Google издөө алгоритми миллиарддаган веб-баракчаларды машиналык окутууну жана жүздөгөн сигналдарды колдонуп рейтингге киргизет, ал эми жөнөкөйлөтүлгөн класстык моделдер жасалма интеллект концепцияларын үйрөтүүгө боло турган, жеткиликтүү алкактарга бөлөт. Бири өндүрүштө планетардык масштабда иштейт; экинчиси окуучулар үчүн жасалма интеллекттин чындыгында кандай иштээрин үйрөнүү үчүн педагогикалык көпүрө катары кызмат кылат.
Google Издөө – көпчүлүк адамдар күн сайын колдонгон кеңири веб индекстөө системасы, ал эми Knowledge Graph Search – бул түз жоопторду жана маалымат панелдерин колдогон Google'дун структураланган объект маалымат базасы. Алардын кандайча айырмаланарын түшүнүү эмне үчүн кээ бир сурамдар бай маалыматтарды кайтарарын, ал эми башкалары салттуу көк шилтемелерди кайтарарын түшүндүрүүгө жардам берет.
GPT стилиндеги архитектуралар бай контексттик түшүнүктү түзүү үчүн өзүнө көңүл бурган Трансформер декодер моделдерине таянат, ал эми Мамбага негизделген тил моделдери ырааттуулуктарды натыйжалуураак иштетүү үчүн структураланган абал мейкиндигин моделдөөнү колдонушат. Негизги компромисс - GPT стилиндеги системалардагы экспрессивдүүлүк жана ийкемдүүлүк, ал эми Мамбага негизделген моделдердеги масштабдуулук жана узак контексттик натыйжалуулук.
